PyTorch – популярная среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, широко используемая для разработки нейронных сетей. Для ускорения вычислений PyTorch может использовать CUDA, платформу параллельных вычислений и модель интерфейса прикладного программирования (API), созданную NVIDIA. В этом руководстве представлены различные способы установки PyTorch с поддержкой CUDA, что позволит вам использовать возможности вашего графического процессора для более быстрого обучения глубокому обучению и вывода.

Метод 1: установка PyTorch с CUDA с помощью conda

1. Создать новую среду conda:

   conda create --name cuda_env
   conda activate cuda_env

2. Установить PyTorch с поддержкой CUDA:

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<CUDA_VERSION> -c pytorch

   Замените <CUDA_VERSION>на конкретную версию CUDA, которую вы хотите установить (например, 11.5).

Метод 2: установка PyTorch с CUDA с помощью pip

1. Создайте новую виртуальную среду (необязательно, но рекомендуется):

   python3 -m venv cuda_env
   source cuda_env/bin/activate

2. Установить PyTorch с поддержкой CUDA:

   pip install torch==<PYTORCH_VERSION>+cu<CUDA_VERSION> torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

   Замените <PYTORCH_VERSION>и <CUDA_VERSION>на нужные версии PyTorch и CUDA соответственно.

Метод 3: сборка PyTorch из исходного кода с помощью CUDA

1. Установите CUDA Toolkit, используя официальную документацию NVIDIA для вашей операционной системы.
2. Клонировать репозиторий PyTorch:

   git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch

3. Перейдите в каталог PyTorch и установите необходимые зависимости:

   cd pytorch
   pip install -r requirements.txt

4. Создайте PyTorch с поддержкой CUDA:

   python setup.py install

Метод 4. Использование Docker

1. Установите Docker в своей системе, следуя официальной документации Docker.
2. Извлеките образ PyTorch Docker с поддержкой CUDA:

   docker pull pytorch/pytorch:<CUDA_VERSION>-cuda<CUDA_VERSION_SHORT>

   Замените <CUDA_VERSION>и <CUDA_VERSION_SHORT>на нужную версию CUDA (например, 11.5 и 11.5.0 соответственно).

3. Запустите контейнер Docker:

   docker run --gpus all -it pytorch/pytorch:<CUDA_VERSION>-cuda<CUDA_VERSION_SHORT>

В этой статье мы рассмотрели различные способы установки PyTorch с поддержкой CUDA. Независимо от того, предпочитаете ли вы использовать менеджеры пакетов, такие как conda и pip, сборку из исходного кода или использование контейнеров Docker, теперь у вас есть несколько вариантов настройки PyTorch с CUDA. Используя мощь своего графического процессора, вы можете значительно ускорить рабочие процессы глубокого обучения и эффективно решать более сложные задачи.

Не забудьте выбрать метод установки, который лучше всего соответствует вашей среде и требованиям. Приятного глубокого обучения с PyTorch!